ما المقصود بمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي؟

تتضمن مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تقييم التعليمات البرمجية من حيث الجودة والأسلوب والوظائف. تستخدم العملية المؤتمتة نماذج التعلم الآلي لتحديد التناقضات في معايير البرمجة والكشف عن المشكلات والثغرات الأمنية.

توفر في أغلب الأحيان أدوات مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي اقتراحات أو إصلاحات مؤتمتة، ما يساعد المطورين على توفير الوقت وتحسين جودة التعليمات البرمجية. يمكن دمجها في بيئات تطوير متكاملة (IDEs) وأنظمة تحكم في الإصدارات لتسهيل التكامل المستمر وممارسات النشر المستمر (CI/CD).

تعد مراجعة التعليمات البرمجية جزءًا أساسيًا من عملية تطوير البرمجيات . يراجع المطورون في فريق هندسة البرمجيات أعمال بعضهم بعضًا، ويقترحون طرقًا لتعزيز قابلية قراءة التعليمات البرمجية وصيانتها. يساعد ذلك على تعزيز جودة التعليمات البرمجية وغرس ثقافة التعاون والتحسين المستمر.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أتمتة وتعزيز آلية عمليات مراجعة التعليمات البرمجية التقليدية. ويمكنه التعامل بسرعة مع كميات هائلة من التعليمات البرمجية وتدفقات مستمرة من طلبات السحب (PRs)، ما يكشف عن أخطاء دقيقة قد يغفلها المراجعون من البشر. يمكن للمطورين قضاء المزيد من الوقت والجهد في إصلاح المشكلات بدلاً من العثور على الأخطاء.

تعتمد معظم أنظمة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي على نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مدربة على مصدر الرمز. كما انها تساعد على تحويل المراجعات اليدوية إلى مهام سير عمل مؤتمتة.

تتبع عملية مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية:

• تدريب النماذج

• فهم الدلالات

• تحليل التعليمات البرمجية

• طرح الاقتراحات

• التكيف مع تعليقات المستخدمين

يجري تدريب نماذج LLMs على قواعد تعليمات برمجية ضخمة مكتوبة بلغات برمجة مختلفة. تتعلم هذه النماذج اكتشاف الأنماط في التعليمات البرمجية التي قد تشير إلى وجود مشكلات أو أوجه قصور. تزود عملية التدريب النماذج بالقدرة على التمييز بين ممارسات البرمجة الجيدة والسيئة؛ ما يمكنها من اكتشافها في التعليمات البرمجية الجديدة التي تواجهها.

تستند نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا إلى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل عناصر التعليمات البرمجية المختلفة، مثل تعريفات الدوال، والتعليقات الداخلية، وأسماء المتغيرات، وتحديد العلاقات بينها لاستنتاج الغرض المقصود منها. يتيح ذلك لنماذج LLMs تجاوز مجرد صياغة التعليمات البرمجية إلى فهم المعنى وراء تغييرات التعليمات البرمجية المعقدة، والعلاقات بين التبعيات؛ لتحديد المشكلات الأكثر تعقيدًا واقتراح الإصلاحات التي من المرجح أن تتوافق مع السلوك المتوقع للتعليمات البرمجية والغرض منها.

يمكن أن تكون مراجعة التعليمات البرمجية بمساعدة الذكاء الاصطناعي جزءًا من مسارات التكامل المستمر، حيث يتم إعداد آليات ربط لتفعيل العملية تلقائيًا عندما يجري المطور تغييرات في التعليمات البرمجية، أو يفتح طلب سحب جديد، أو يحدّث طلب سحب موجود. تفحص بعد ذلك أدوات مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي الفرق (الذي يبرز تغييرات التعليمات البرمجية مثل ميزة تعقب التغييرات في Microsoft Word أو وضع الاقتراح في Google Docs) والتعليمات البرمجية المحيطة. توفر بعض الأدوات ملحقات أو مكونات إضافية لبيئة التطوير المتكاملة للتحليل الآني حيث يكتب المطورون التعليمات البرمجية بما يساعدهم على الحفاظ على سير عملهم دون انقطاع.

تجري العديد من منصات مراجعة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليلاً ثابتًا للتعليمات البرمجية أولاً. يستلزم ذلك تشغيل أدوات التدقيق البرمجي التي تكشف مشكلات التنسيق وأسلوب كتابة التعليمات البرمجية أو أدوات فحص آلية لفحص المستودعات بحثًا عن الأخطاء المحتملة، ومواطن القصور في جودة التعليمات البرمجية، والمشكلات الأمنية. تعتمد أدوات تحليل التعليمات البرمجية الثابتة في أغلب الأحيان على قواعد محددة مسبقا لعمليات الفحص التي تجريها، وتضع نتائجها أساسًا لمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي.

بعد التحليل، تحدد أدوات مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي المشكلات وتقدم مقترحات للإصلاحات والتحسينات. وتقدم عادةً تفسيرات وراء اقتراحاتها.

تحتوي نماذج LLMs في أغلب الأحيان على آليات للتكيف والتحسين بناءً على تعليقات المستخدمين. يمكن للمطورين الموافقة على التوصيات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي وتنفيذها أو رفضها، ما يساعد النماذج على تحسين فهمها وتحسين مخرجاتها مع مرور الوقت.

تقدم مراجعة التعليمات البرمجية بمساعدة الذكاء الاصطناعي هذه الفوائد للمؤسسة وفريق التطوير فيها:

• تحسين كشف الأخطاء

• الاتساق

• الفاعلية

• تحسين إنتاجية المطورين

تعد أدوات مراجعة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فعالة جدًا في اكتشاف الأخطاء الدقيقة التي قد تغفل عن المراجعات اليدوية. وبفضل قدرة بعض الأنظمة على تحديد المشكلات آنيًا، يصبح كشف الأخطاء جهدًا استباقيًا وليس تفاعليًا.

قد تؤدي قوائم الانتظار الطويلة لمراجعة طلبات السحب والإصدارات السريعة والتنقل في قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة إلى إرهاق المطورين، ما قد يؤدي إلى عدم اتساق عمليات المراجعة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التعليمات البرمجية بغض النظر عن حجمها، ما يساعد في اتساق أسلوب ومعايير البرمجة، وتنفيذ أفضل الممارسات في المستودع بأكمله.

تساعد مراجعة التعليمات البرمجية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على تقصير دورات التطوير. قد تستغرق مهمة البحث عن الأخطاء البرمجية ساعة كاملة بالنسبة للمراجع البشري، بينما لا تستغرق سوى بضع دقائق باستخدام الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ما يؤدي إلى تسريع دورات التعليقات وإتاحة مزيد من الوقت لمعالجة المشكلات بدلاً من قضائه في اكتشافها. هذا النهج "shift left" يكتشف المشكلات قبل أن تصل إلى طلب السحب، ما يقلل من إعادة العمل ويمنع الحوادث المكلفة التي تنتقل إلى الإنتاج.

مع أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على أتمتة الفحوصات المتكررة، يمكن للمطورين تركيز طاقتهم على حل المهام الأكثر تعقيدًا. تسمح هذه الأدوات أيضًا للمراجعين البشريين بالتركيز على بنية النظام، والتصميم، والحالات الحدية، والاعتبارات الأمنية بدلاً من المشكلات المتعلقة بصياغة التعليمات البرمجية.

إليك بعض التحديات التي قد تواجهها فرق تطوير البرمجيات عند دمج الذكاء الاصطناعي في عملية مراجعة التعليمات البرمجية:

• النتائج الإيجابية الخاطئة والنتائج السلبية الخاطئة

• القيود في فهم السياق

• الاعتماد المفرط

يمكن لأنظمة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي أن تصدر نتائج إيجابية خاطئة، فتُصنِّف تعليمات برمجية على أنها تنطوي على مشكلات رغم سلامتها، أو تُخفق في اكتشاف عيوب فعلية، وهو ما يُعرف بالسلبيات الخاطئة. يمكن أن تؤدي هذه الأخطاء إلى تعقيد عملية مراجعة التعليمات البرمجية، ما يؤدي إلى إضاعة الوقت في إصلاحات غير ضرورية ومشكلات غير معالجة تساهم في زيادة الدين التقني.

يمكن أن يساعد توفير قواعد مخصصة تحدد الأنماط المقبولة في منع الإيجابيات الخاطئة. يظل الاختبار، بما في ذلك اختبار الوحدة، واختبار أمان التطبيق الثابت، واختبار أمان التطبيق التفاعلي، أمرًا بالغ الأهمية لاكتشاف أي أخطاء لم تُكتشف.

يجب على المطورين التعامل مع مخرجات أدوات مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي كمقترحات لا تزال تتطلب التحقق البشري. يجب على الفرق أيضًا مراقبة أداء هذه الأدوات والنظر في إعادة تدريبها إذا استمرت في تحقيق معدلات عالية من النتائج الإيجابية والسلبية الخاطئة.

تواجه أدوات الذكاء الاصطناعي في أغلب الأحيان صعوبة في السياق المحدد للمشروع، بما في ذلك تعقيدات واجهات برمجة التطبيقات وأطر العمل، ومنطق الأعمال المعقد، والسيناريوهات الخاصة بالمجال، والحالات الحدية، والبنية بشكل عام. يمكن أن يؤدي هذا النقص في الفهم السياقي إلى عدم كفاية التحقق من جودة التعليمات البرمجية وضياع فرص التحسين.

يمكن أن يساعد ضبط قاعدة التعليمات البرمجية للمؤسسة في تحسين الوعي بالسياق وتعزيز التفكير المتخصص في مجال عملها. يمكن للفرق أيضا التفكير في استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) أو بروتوكول سياق النموذج (MCP) لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يتيح RAG وMCP للنماذج بالاتصال والوصول إلى الملفات والموارد المحدثة ذات الصلة—مثل واجهة برمجة التطبيقات والوثائق التقنية، ومواصفات منطق الأعمال، ومعايير البرمجة الآمنة، ومخططات هندسة البرمجيات، والرسوم البيانية—التي يمكن أن توفر سياقًا إضافيًا لمراجعات التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي.

قد يصبح المطورون معتمدين بشكل مفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي لتبسيط عمليات مراجعة التعليمات البرمجية، ما يؤدي إلى تقليل التركيز على الخبرة المهنية والتفكير النقدي. قد يؤدي هذا الاعتماد إلى حدوث دين تقني دون أن يُكتشف، حيث يتجاهل المطورون قضايا أعمق تتطلب إشرافًا بشريًا.

إحدى طرق التغلب على هذا التحدي هي وضع سياسات واضحة للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في مراجعة التعليمات البرمجية. يجب على المؤسسة وضع حدود لمنع أي سوء استخدام ومحاولة تحقيق توازن بين الجودة والسرعة. يجب على الفرق أيضًا أن تضع في اعتبارها أن العنصر البشري لا يزال العامل الأهم في مراجعة التعليمات البرمجية، وأن الذكاء الاصطناعي يعزز العملية فقط.

يمكن لمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي أن تعزز بشكل كبير عملية تطوير البرمجيات عن طريق مساعدة الفرق في الحفاظ على جودة وكفاءة التعليمات البرمجية. إليك بعض الخطوات العامة لدمج الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في سير عمل مراجعة التعليمات البرمجية للأعمال:

1. اختر الأداة المناسبة لمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي: للبدء، اختر أداة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي التي تناسب احتياجات المؤسسة. تقدم العديد من الخيارات الشائعة ميزات متنوعة، بما في ذلك دعم لغات البرمجة المتعددة والتكامل مع مهام سير العمل الحالية. يجب على المؤسسات البحث عن أدوات توفر المقاييس لتقييم جودة التعليمات البرمجية، مثل تعقيد التعليمات البرمجية، ومعدلات التكرار، والالتزام بمعايير البرمجة. تساعد هذه المقاييس المؤسسة على وضع معايير لعملية مراجعة التعليمات البرمجية لديها.
    

2. إعداد عملية التأهيل والتهيئة: بمجرد اختيار الأداة، فإن الخطوة التالية هي تأهيل الفريق. يتطلب ذلك توثيقًا واضحًا وجلسات تدريبية لتعريف الجميع بميزات الأداة وقدراتها. يتعين على المؤسسة تهيئة الأدوات لتتماشى مع معايير البرمجة ومتطلبات المشروع المحددة التي قد تتضمن إعداد قواعد أو حدود مخصصة لمقاييس محددة.
    

3. دمج الذكاء الاصطناعي في عملية المراجعة: الخطوة التالية هي دمج أداة الذكاء الاصطناعي في عملية مراجعة التعليمات البرمجية الحالية للمؤسسة. ينشئ الذكاء الاصطناعي تعليقات على المراجعات بناءً على تحليله، ويسلط الضوء على المشكلات المحتملة ويقترح تحسينات. لن تؤدي هذه العملية إلى تبسيط عملية المراجعة فحسب، بل ستسمح للمطورين أيضًا بالتعلّم من التعليقات بمرور الوقت.
    

4. استخدام المقاييس لتحفيز التحسينات: يمكن للمؤسسة أخذ المعلومات من مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي واستخدام هذه المقاييس لتتبع أداء الفريق. من خلال مراقبة الاتجاهات في جودة التعليمات البرمجية بمرور الوقت، يمكن لفرق التطوير تحديد العوائق ومجالات التحسين. يمكن للفرق أيضًا استخدام هذه الرؤى لطرح أفكار عن كيفية معالجة المشكلات المتكررة وتحسين عمليات البرمجة.
    

5. الموازنة بين الذكاء الاصطناعي والرؤى البشرية: يمكن لأدوات مراجعة التعليمات البرمجية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن تحسّن عملية مراجعة التعليمات البرمجية إلى حد كبير، ولكن من الضروري الموازنة بين التعليقات الآلية والرؤى البشرية. يجب على المؤسسات تشجيع أعضاء الفريق على مراجعة التعليقات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي، وتقديم وجهات نظرهم. يمكن لهذا النهج التعاوني تعزيز عملية المراجعة، وتعزيز ثقافة التعلم والتحسين المستمر من أعضاء الفريق.

تتوفر خيارات كثيرة لأدوات مراجعة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض الخيارات الشائعة:

• Claude Code

• Codacy

• CodeRabbit

• Cursor

• GitHub Copilot

• IBM Bob

تحتوي أداة Claude Code من Anthropic على ميزة مراجعة التعليمات البرمجية التي تشغّل مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي لإجراء مراجعات آلية لطلبات السحب. يعمل الوكلاء بالتوازي للبحث عن الأخطاء البرمجية، والتحقق منها لاستبعاد النتائج الإيجابية الخاطئة، ثم ترتيبها حسب مستوى الخطورة. تركز عمليات التحقق على الصحة، ولكن يمكن توسيع نطاقها بإضافة ملفات إرشادية إلى المستودعات.

تقدم منصة Codacy محرك مراجعة تعليمات برمجية هجين يمزج بين التحليل الحتمي للتعليمات البرمجية والاستدلال بالذكاء الاصطناعي الواعي للسياق؛ لاكتشاف فجوات في منطق الأعمال، والتعليمات البرمجية المكررة، والدوال المعقدة للغاية، والثغرات الأمنية. يدعم هذا النظام التعليمات المخصصة وتكامل Jira لإضافة سياق إضافي. تتوفر ميزة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي من Codacy حاليًا على GitHub فقط.

تعمل منصة الذكاء الاصطناعي هذه على تنسيق نظام كامل لعمليات مراجعة التعليمات البرمجية:

• بيئة تنفيذ معزولة تتكون من نسخة من مستودع المؤسسة، وتمثيل بياني لتبعيات التعليمات البرمجية، وأدوات فحص التعليمات البرمجية، وأجهزة الفحص الأمني؛ لإجراء تحليل معزول ومتعدد الأبعاد للتعليمات البرمجية.

• إثراء السياق من خلال خوادم MCP، والمشكلات المصاحبة في أنظمة إدارة المشاريع، وقاعدة معرفية لتعليمات مراجعة التعليمات البرمجية وإرشادات البرمجة بالشركة

• وكلاء الذكاء الاصطناعي للمراجعة والتحقق والدردشة وعمليات فحص ما قبل الدمج

يصنف CodeRabbit نتائجه إما كمشكلة محتملة، أو اقتراح لإعادة هيكلة التعليمات البرمجية أو تحسين بسيط في التنسيق أو الأسلوب. كما يحدد مستوى خطورة لكل نتيجة من النتائج التي يكتشفها.

يدعم CodeRabbit لغات البرمجة مثل C++، وJava، وJavaScript، وPython، وRuby، وTypeScript.

يراجع وكيل Bugbot في Cursor طلبات السحب ويقترح الإصلاحات تلقائيًا. يمكن للفرق تحديد معايير البرمجة، والقواعد المخصصة، ووضع إرشادات خاصة بكل مشروع. يتكامل Bugbot مع كل من GitHub وGitLab.

تُجري ميزة مراجعة التعليمات البرمجية في Copilot مراجعات للطلبات السحب، وتقترح الإصلاحات. يمكن للفرق تخصيص المراجعات من خلال تعليمات مخصصة مخزنة كملف أو أكثر في مستودعاتهم. تتضمن هذه التعليمات عبارات مكتوبة بلغة طبيعية ومعلومات أخرى يراعيها Copilot عند مراجعة التعليمات البرمجية. تُدعم مراجعة التعليمات البرمجية في Copilot في منظومة GitHub كلها وفي VS Code وJetBrains IDEs.

IBM Bob هو شريك التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي يعزز سير العمل الحالي ويدعم المطورين أثناء التفكير في التعليمات البرمجية واتخاذ القرار. يقدم Bob ميزة مراجعة التعليمات البرمجية التي تحلل تغييرات التعليمات البرمجية، وتتحقق من صحة تغطية المشكلات، وتحدد المشكلات المحتملة قبل أن يحفظ المطورون تعديلاتهم.

يمكن تهيئة عمليات مراجعة التعليمات البرمجية وبدء تشغيلها باستخدام أوامر الدردشة أو لوحة مراجعة مخصصة. توفر اللوحة واجهة مرئية مع وضعين للمراجعة: وضع مقارنة الفروع لمقارنة تغييرات التعليمات البرمجية بأي فرع، ووضع التحقق من تغطية المشكلات للتحقق من مدى معالجة التغييرات المحلية لمشكلة محددة على GitHub. بينما يمكن أن يعمل Bob مع GitHub وGitLab لمقارنة الفروع، فإن التحقق من تغطية المشاكل مدعوم حاليًا فقط على GitHub.